概述
XAgent是一个开源的、实验性的、由大型语言模型（LLM）驱动的自主代理，旨在无需人工干预即可解决各种复杂的任务。它旨在成为一个通用的、超智能的代理，能够处理任何给定任务，并正在持续开发以增强其能力。
主要目的和目标用户群体
- 主要目的：提供一个能够自动解决复杂任务的自主LLM代理，为各种应用提供通用解决方案。
- 目标用户群体：对利用自主AI代理进行任务自动化、复杂问题解决和探索AI前沿感兴趣的开发人员、研究人员和组织。这包括数据分析、软件开发、研究以及任何需要智能自动化的领域。
功能详情和操作
- 自主性：XAgent可以独立解决各种任务，最大限度地减少人类参与的需求。
- 安全性：操作被限制在Docker容器内，确保安全的执行环境。
- 可扩展性：用户可以轻松添加新工具，甚至新的代理，以增强XAgent的能力。
- 用户界面：提供友好的图形用户界面（GUI）和命令行界面（CLI）进行交互。
- 人机协作：XAgent可以与用户协作，遵循复杂任务的指导，并在遇到挑战时寻求帮助。
- 模块化架构：
- 调度器（Dispatcher）：动态实例化并将任务分派给不同的代理。
- 规划器（Planner）：生成并优化任务计划，将其分解为带有里程碑的子任务。
- 执行器（Actor）：执行操作以实现目标并完成子任务，利用各种工具并与人类协作。
- 工具服务器（ToolServer）：一个基于Docker的服务器，提供强大和安全的工具：
- 文件编辑器（File Editor）：用于写入、读取和修改文件。
- Python Notebook：用于运行Python代码、验证想法和绘制图表的交互式环境。
- 网页浏览器（Web Browser）：用于搜索和访问网页。
- Shell：执行shell命令，包括程序安装和服务托管。
- Rapid API集成（Rapid API Integration）：访问并调用Rapid API（ToolBench集合）的各种API。
- 任务执行流程：
- 用户通过CLI或GUI提交任务。
- XAgent处理任务，生成计划，并执行操作。
- 所有生成的文件和中间步骤都保存在本地工作区和运行记录中。
- 记录可以加载以重现以前的运行，敏感信息已删除，以便安全共享。
用户收益
- 提高效率：自动化复杂任务，节省时间和资源。
- 增强问题解决能力：能够处理各种领域的复杂问题。
- 安全操作：Docker容器化确保执行操作的安全环境。
- 灵活性和可定制性：易于通过新工具和代理进行扩展，以满足特定需求。
- 改进协作：促进人类用户与AI代理之间的无缝交互。
- 可复现性：详细的运行记录允许轻松复现和分析过去的执行。
兼容性和集成
- 操作系统：ToolServer设置需要Docker和Docker Compose。
- Python版本：需要Python >= 3.10。
- API密钥：可配置OpenAI API密钥（推荐gpt-4-32k，支持gpt-4和gpt-3.5-turbo-16k）。
- Docker集成：ToolServer作为Docker容器运行，提供一个自包含的环境。
- Web UI：通过网页浏览器（http://localhost:5173）访问，进行GUI交互。
客户反馈和案例研究
- 数据分析：成功帮助用户进行复杂数据分析，包括数据检查、环境验证、代码生成和报告编制（例如iris.zip分析）。
- 推荐：通过在信息不足时主动寻求人类输入来展示人机协作（例如餐厅推荐）。
- 模型训练：能够执行复杂任务，例如训练机器学习模型（例如训练BERT模型进行电影评论情感分析）。
- 评估：在50多个真实复杂任务的人类偏好评估中，XAgent表现优于AutoGPT，这些任务分为搜索和报告、编码和开发、数据分析、数学和生活助手。
访问和激活方法
- 源代码：可在GitHub上获取 (github.com/OpenBMB/XAgent)。
- ToolServer设置：
- 拉取Docker镜像：
docker compose up - 从本地源代码构建：
docker compose build后docker compose up
- 拉取Docker镜像：
- XAgent设置：
- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 在
assets/config.yml中配置API密钥。 - 运行XAgent：
python run.py --task "put your task here" --config-file "assets/config.yml"
- 安装依赖：
- GUI访问：启动XAgent-Server容器后访问
http://localhost:5173。默认凭据：用户名guest，密码xagent。
